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Enregistrement W4242149062 · doi:10.5194/hess-2019-155

Modeling groundwater responses to climate change in the Prairie Pothole Region

2019· preprint· en· W4242149062 sur OpenAlexafffund
Zhe Zhang, Yanping Li, Michael Barlage, Fei Chen, Gonzalo Miguez‐Macho, Andrew Ireson, Zhenhua Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of AgricultureNational Institute of Food and AgricultureNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Center for Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésGroundwater rechargeSnowmeltEvapotranspirationEnvironmental scienceHydrology (agriculture)GroundwaterWater tableClimate changePrecipitationSnowWater balanceMeltwaterSoil waterGrowing seasonGeologyAquiferSoil scienceGeographyEcologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Shallow groundwater in the Prairie Pothole Region (PPR) is recharged predominantly by snowmelt in the spring and may supply water for evapotranspiration through the summer/fall. This two-way exchange is underrepresented in land-surface models. Furthermore, the impacts of climate change on the groundwater recharge are uncertain. In this paper, we use a coupled land and groundwater model to investigate the hydrologic cycle of shallow groundwater in the PPR and study its response to climate change at the end of the 21st century. The results show that the model reasonably simulates the water table depth (WTD) and the timing of recharge processes, but underestimates the seasonal variation of WTD, due to mismatches of the soil types between observations and the model. The most significant change under future climate occurs in the winter, when the warmer temperature changes the rain/snow partitioning, delay the time for snow accumulation/soil freezing while bringing forward early melting/thawing. Such changes lead to an earlier start to a longer recharge season, but with lower recharge rates. Different signals are shown in the eastern and western PPR in the future summer, with reduced precipitation and drier soils in the east but little change in the west. The annual recharge increased by 25% and 50% in the eastern and western PPR, respectively. Additionally, we found the mean and seasonal variation of the simulated WTD are sensitive to soil properties and fine-scale soil information is needed to improve groundwater simulation on a regional scale.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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